【但……物理學經驗+1，又是怎麼回事？】
【AI和物理，感覺八竿子都打不著啊！】
他百思不得其解。
他繼續向下閱讀那篇論文，試圖從更深層次的理論中，尋找答案。
當他看到“Hopfield網路”與“Ising模型”之間的深刻聯絡，看到“深度學習”的訓練過程，如何可以被類比為“模擬退火”這個源自於統計物理學的演算法時，他才恍然大悟。
【原來如此！】
【一個由數十億、甚至數千億個引數構成的巨大網路，其整體行為，己經無法再用單個神經元的簡單邏輯來描述。它呈現出的，是一種‘集體效應’，是一種‘湧現’現象！】
【而研究這種由海量個體構成的複雜系統的宏觀規律，恰恰是‘統計物理學’最擅長的事情！】
他又搜尋了一些AI與物理學的相關資訊，搜尋結果的第一條，就是一條剛剛過去幾個月、還帶著熱度的重磅新聞。
【“2024年諾貝爾物理學獎揭曉！授予約翰·霍普菲爾德與傑弗裡·辛頓，以表彰他們為機器學習，特別是人工神經網路所做出的奠基性發現！”】
“諾貝爾物理學獎……頒給了AI方向？”
頒獎是在10月，剛好是徐辰進入拔尖計劃沒多久的時候。那會他每天忙的都沒時間吃飯，自然沒時間關注外界這些新聞。
當時，這個結果，在全球範圍內，都引起了巨大的爭議。
許多人質疑：“AI是計算機科學，憑什麼拿物理學獎？”
但徐辰此刻，卻瞬間，理解了諾貝爾獎委員會那超越時代的深刻用意！
【我明白了……】
他看著螢幕上，關於“Hopfield網路”的介紹，心中思索：
【霍普菲爾德，他天才般地，將神經網路中的神經元狀態（啟用或抑制），與統計物理學中的‘自旋玻璃’模型（Spin Glass）中的磁矩朝向（向上或向下），進行了類比！】
【他定義了一個‘能量函式’，使得網路的每一個可能狀態，都對應一個能量值。而網路的‘學習’和‘記憶’過程，就等同於，這個物理系統，自發地，向著能量最低的、最穩定的狀態演化的過程！】
【他用物理學的語言，為‘記憶’這個看似屬於生物學和心理學的概念，賦予了一個清晰、可計算的數學模型！這是一種石破天驚的、跨學科的偉大洞見！】
【而辛頓，則在此基礎上，發展出了‘玻爾茲曼機’，引入了‘溫度’和‘機率’的概念，讓神經網路，能夠跳出‘區域性最優解’的陷阱，去尋找全域性的、更優的解！這，不就是‘模擬退火’演算法的核心思想嗎？！】
【他們兩人，不是在‘發明’AI，他們是在‘發現’AI背後，那與宇宙執行規律如出一轍的、更深層次的‘物理法則’！】
【諾貝爾獎委員會，不是在獎勵一個‘計算機演算法’，他們是在獎勵一種‘世界觀’！一種將資訊、智慧、與物質、能量，統一起來的、全新的世界觀！】
想通了這一點，徐辰的心中，掀起了滔天巨浪！
他第一次，如此清晰地，感受到了不同學科之間，那隱藏在最底層、相通的深刻聯絡！
【看來，系統是對的。】
【數學、物理、化學、生物、資訊……這些，從來都不是孤立的學科。它們只是人類，為了方便理解，而從不同角度，對同一個‘宇宙真理’，進行的‘管中窺豹’而己。】
這個發現，讓他對整個科學大廈的認知，再次，躍遷到了一個新的維度！
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